【摘 要】
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随着待勘探目标地质体越来越复杂且埋深增大,单一地球物理勘探方法的片面性和局限性日益突显,综合利用多种地球物理技术及相应数据已成为现今必然趋势。为此,提出基于多元地质统计学的交叉—变差函数建立速度与电阻率之间的岩石物理关系,并在此基础上利用机器学习中的引导模糊C均值聚类算法进行基于岩石物理关系的多重约束反演,实现电—震联合建模。大杨树盆地南部坳陷实际资料的应用结果表明,该电—震联合建模约束反演可逐步降低单一地球物理方法的多解性,提高对目标地质体的识别能力。非地震与地震方法所得结果相互印证,展示了该联合建模约
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,中国石油大庆油田公司勘探事业部
【基金项目】
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国家重点研发计划项目"地下及井中地球物理勘探技术与装备"(2018YFC0603300)资助。
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随着待勘探目标地质体越来越复杂且埋深增大,单一地球物理勘探方法的片面性和局限性日益突显,综合利用多种地球物理技术及相应数据已成为现今必然趋势。为此,提出基于多元地质统计学的交叉—变差函数建立速度与电阻率之间的岩石物理关系,并在此基础上利用机器学习中的引导模糊C均值聚类算法进行基于岩石物理关系的多重约束反演,实现电—震联合建模。大杨树盆地南部坳陷实际资料的应用结果表明,该电—震联合建模约束反演可逐步降低单一地球物理方法的多解性,提高对目标地质体的识别能力。非地震与地震方法所得结果相互印证,展示了该联合建模约
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